计算机科学 > 计算与语言
arXiv:2610.18861（cs） [提交于 2026 年 10 月 13 日]
标题：混合推理智能体（Hybrid Reasoning Agents）
作者：Jiaru Zou、Yunzhe Qi、Sirui Chen、Federico Bianchi、Shang Zhu、Pan Lu、Jingrui He、James Zou
查看题为《Hybrid Reasoning Agents》的论文 PDF（作者为 Jiaru Zou 等 8 人）：查看 PDF｜HTML（实验性）
摘要：我们如何构建一个智能体，让它能超越人类语言进行思考，却仍通过语言在外部环境中行动？现代大语言模型（LLM）智能体仍然以文本进行推理和交互，而潜空间推理（latent reasoning）提供了一种高效的内部媒介，却缺乏原生工具访问能力与推理透明度。我们通过混合推理智能体（Hybrid Reasoning Agents，HybridAgents）将这两个方向连接起来：它在统一的生成过程中，于潜空间推理与基于文本的交互之间动态切换。在架构上，轻量级的 HybridLink 使文本模式与潜空间模式之间能够无缝转换，而智能体的连续工作记忆则在多轮交互中保留无损的混合上下文。这些设计在保留工具集成的智能体能力的同时，使潜空间思考可以直接被检查。在此架构基础上，我们进一步开发了面向混合推理的专用后训练算法：HybridSFT 通过教会骨干模型与 HybridLink 协同工作，稳定工具集成的混合生成过程；随后 HybridRL 通过学习何时在潜空间中思考、何时通过文本行动，来扩展推理能力。我们在 3 种模型规模上、跨 11 个基准对 HybridAgent 进行了评估，覆盖数学、科学、医学、搜索和智能体推理。与涵盖基于文本和潜空间方法的前沿 LLM 智能体及智能体框架相比，HybridAgent 的性能稳定提升 10.4%，同时实现 35.5%–54.7% 的 token 减少、1.8 倍–2.6 倍的推理加速，以及 2.7 倍–3.7 倍的成本节省。代码和数据可在此链接获取。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 备注： | 45 页，12 幅图 |
| 学科： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用格式： | arXiv:2610.18861 [cs.CL] |
| （或本版本 arXiv:2610.18861v1 [cs.CL]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18861 通过 DataCite 了解 arXiv 分配的 DOI（待注册） |
提交历史
来自：Jiaru Zou [查看邮箱]
[v1] 2026 年 10 月 13 日（周二）17:59:31 UTC（8,500 KB）
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